高速公路ETC系统数据挖掘与收费系统优化

郭宁宁

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摘要：近年来，随着“交通强国”战略的不断深入，我国高速公路建设高速发展，通车里程快速增长，交通基础设施日趋完备，但高速公路信息化整体水平还不能很好地适应交通发展趋势下的运营管理需要。主要表现为对高速公路诸多信息化技术在集成使用过程中，产生的海量数据资源利用不充分、开发程度不高等问题。因此，建设高速公路大数据系统平台，是充分挖掘交通大数据价值及潜力，提升运营管理能力的必经之路。

关键词：ETC系统；数据分析和挖掘；高速公路收费；不停车收费系统

引言

交通运输部明确提出了推广ETC联网收费的推广计划和时间表，全国开展了轰轰烈烈的撤除省界收费站、改扩建ETC通道等基础建设，同时各地高速公路联网运营企业会同各商业银行及第三方支付企业展开了大规模的ETC发行和安装宣传，ETC辅以视频图像识别将成为我国高速公路收费和涉车领域应用的主要形式。

1.ETC系统数据挖掘

经过多年的ETC基础设施建设，通过ETC门架系统，我们可以实现高速公路上各项信息的有效采集和识别，面对这样庞大的一笔数据财富，全面深化挖掘ETC道路信息数据的共享和利用，为高速运营管理单位构建营运监管和交通运行监测平台提供数据支撑。同时，可以对门架数据进行相关的专题分析，分析高速公路的服务水平和管养需求等。下面我们从ETC数据的构成、高速公路运维管理指标体系以及运维管理系统功能几方面分析高速公路运维管理系统的架构。

2.大数据系统平台概述

大数据系统平台是高速公路数据资产的承载体，以现有信息系统为基础，梳理数据信息，形成统一的数据标准、建立完善的数据仓库、构建应用型数据模型，以实现对高速公路日常产生海量数据的有效整合、存储与计算，同时能够提供外部数据接口，将交警、路政、公安等外部数据来源引入并应用其中，最终通过对数据的融合、梳理、分析、评价及决策，来辅助调度指挥、预测预警、智慧研判、客户服务等实际运营管理。根据高速公路运营管理实际需求，大数据系统平台总体架构分为数据层、模型层、应用层。数据层是系统平台和模型算法的基础，是确保分析结果真实、科学的有效依据，主要通过对数据的采集和处理，将有效数据接入到系统平台的公共大数据中心，该中心存储数据并进行必要的数据共享。模型层是系统平台中涉及到的数据融合及算法模型，主要是将融合的各方数据通过计算和分析，再应用到系统分析平台，以便数据的可视化展示和分析应用，是系统平台可靠性的重要保障。应用层是基于数据层和模型层，并结合高速公路的路况、路网、气象等现状条件信息，实现实时交通分析、综合稽查、交通趋势评估、道路科学养护、机电智能运维、智慧出行服务、安全隐患排查等功能。

3.ETC系统优化策略

ETC系统存在的一些问题是由其目前采用的两片式组合ETC收费技术所决定的，这种模式为路侧单元(RSU)+电子标签(OBU)+IC卡,在这种模式下,RSU和OBU之间存在着大量的数据交换,而OBU和IC卡之间又存在着大量的数据交换,尤其是RSU和OBU之间数据交换是通过空中接口进行的，无线传输相对于有线传输的成功率低，而整个体系只要有一处数据传输出现问题，就会导致整个交易失败。为改变设备间多次大数据量的数据传输过程，我们设计了一种提高ETC工作效率的方法，RSU只需从OBU上获取车辆基本信息，然后根据门架（出入口）信息形成原先存储在IC卡上的《ETC用户卡复合消费文件》，通过网络上传至云端。

3.1总体设计

对当前环境下的收费功能进行拆解归并之后，可以独立出ETC交易服务、ＭＴＣ交易系统、车道管控区服务、应急收费系统；并将车辆信息采集和车道管控独立出来，形成车道车辆釆集服务以及车道管控区服务；为了提升自动化收费水平，进一步达到降本增效的目的，新增了自助交易系统；为了将这些服务有机的整合在一起，需在收费站配套部署有车道队列服务、设备总线系统、自助交易坐席等。为扩展当前收费环境的收费能力，新增了匝道门架服务，通过在匝道门架上部署的ETC天线和车辆识别设备对过往车辆进行提前预交易，可减轻实际交易区域的过车压力。在匝道交易（或异常特情）完成后，司机可在继续行驶的途中由多种信息提示设备引导至合理车道或位置。

3.2远程辅助系统

远程辅助系统接收车道收费软件系统、自助卡机设备和车型识别设备的特情处理消息，实现智能自助无人收费系统特情事件处理功能。特情处理消息包含特情车辆的车牌、车型、车种、特情类型、特情描述、车牌识别图片、车型识别图片、车道界面等元素。当车道收费软件系统出现无卡、坏卡、通行介质异常、通行信息与车辆信息不符和计费异常等特情事件时，车道收费软件系统主动推送特情消息，远程辅助系统生成特情处理工单，远程辅助人员通过推送的特情消息和自助卡机设备音视频对讲功能，完成特情处理。远程辅助系统将处理结果发送到车道收费软件系统，车道收费软件系统完成后续收费业务处理。远程辅助系统采用B/S架构模式，包含音视频对讲、特情识别、工单弹窗与分级响应等功能，可在收费站或路段中心安装部署，并提供“一账号多车道”管理模式，实现多个智能自助无人收费车道集中管控，满足系统分布性强、灵活性高、升级迭代方便的需求。

3.3实时交通分析的应用

基于实时的路况、收费站、服务区等信息，及时掌握高速公路服务现状，为驾乘人员提供便捷服务，可应用于：①路况信息提示。通过对实时交通信息的分析，对拥堵路段、事故多发地点、气象预警、绕行方案等进行推送，提示靠近该路段的车辆人员。②服务区信息提示。在靠近相应服务区时，根据驾乘人员需要，自动提供服务区空余车位。③收费站信息提示。在快要达到相应收费站时，自动提示驾乘人员收费站开闭情况、车道通行数量。

3.4应急收费模式

若PSAM卡能够正常授权，系统支持刷卡支付；若PSAM卡不能进行授权，则自助缴费设备需关闭。交易数据支持本地存储，待网络恢复后上传。车道前端系统与后端系统通信中断，人工采用便携式设备辅助收费，人工收费需切换到应急收费模式，采用兜底方式计费。若PSAM卡能够正常授权，系统支持刷卡支付和现金支付；若PSAM卡不能进行授权，则仅支持现金方式支付。交易数据支持本地存储，待网络恢复后上传。由于车道系统采用分布式设计，当出现收费现场断电、断网的极端情况时，通过运营商４Ｇ或５Ｇ网络和移动设备即可实现与上端系统的连接，以保证应急情况下精准收费。

结束语

高速公路智能自助无人收费系统在充分满足车方需求的升级、变化基础上，积极探索高速公路收费技术拓展，推动收费方式从单一的收费功能逐步向道路立体化管控和综合多场景应用的演进路径。通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人工智能设计，借助边缘计算、智能语音、４Ｇ／５Ｇ等新技术与交通行业深度融合，用新技术为传统交通基础设施赋能，顺应交通强国建设的国家战略发展；利用远程辅助系统有效地解决了特情车辆倒车问题，缓解了收费站拥堵的情况；利用智慧监测系统实现了全天候的运行状态监测和跟踪。

参考文献

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